Resumo:
Vários modelos computacionais têm sido difundidos nos últimos tempos, visando descrever
o movimento de solutos por meio do perfil do solo, porém é possível observar que existe
grande dificuldade em envolver todos os parâmetros pertinentes ao meio ambiente, para que
o modelo possa realmente predizer o processo de deslocamento e retenção dos solutos na
natureza. A regressão isotônica é uma técnica de transformação de dados que possibilita a
incorporassão de um conhecimento prévio, em que a variável dependente é não decrescente
em relação à variável independente. Verificou-se no presente caso a importância do ajuste
do modelo logístico com três parâmetros para representar a dinâmica do solo, e o teor
de potássio presente no perfil, servindo para inferir sobre os aspectos que constituem a
dinâmica, como o transporte dos solutos. O uso da metodologia de transformação de
dados por meio da análise de regressão isotônica, possibilitou um aumento da porcentagem
de convergência e a qualidade dos ajustes do modelo de regressão não linear logístico a
dados de crescimento que apresentam distúrbios caracterizados por decréscimos dos teores
do soluto ao longo do tempo. A visualisação gráfica explicita a ideia de transformação
de dados via regressão isotônica, a qual permitiu de certa forma, recuperar a trajetória
natural da curva representativa do fenômeno em estudo, entretanto, não houve mudanças
expressivas nos valores encontrados.
Descrição:
LEITE, R. S. Uma introdução a regressão isotônica em modelos não lineares na dinâmica do potássio em solos não saturados. 2015. 37f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística)- Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2015.